Notice bibliographique
Résumé
It was a doctor who once said “The more that you read, the more things you will know. The more that you learn, the more places you'll go.” That was, of course, Dr Seuss in his wonderful book I Can Read with My Eyes Shut! (1). Dr Seuss, also known as Theodor Seuss Geisel, was not a paediatrician, but he has had enormous impact on the health of millions of children. He did this by creating literature that was simultaneously wacky, inviting and subliminally educational. Generations of children have been lured into an appreciation of books and reading by works like The Cat in the Hat (2) at the same time that their brains were being exposed to the cadence and rhyme that we now understand is so important for the development of literacy. Unfortunately, the existence of quality children's literature is not enough to ensure the development of literacy in Canada. Forty-two per cent of Canadians over 16 years of age lack the reading proficiency required for full participation in our society. This is a critical health issue, and we need to understand it better. In this special issue of Paediatrics & Child Health, a commentary by Don Jamieson (pages 573–574) sets the stage by exploring the social, educational, economic and health implications of literacy. Articles by Fraser Mustard (pages 571–572) and by Susan Rvachew and Robert Savage (pages 589–593) look at the neurobiology of reading, and the organic, social and environmental elements that affect reading development. The important area of dyslexia, which affects 5% to 10% of children, is reviewed by Linda Siegel (pages 581–587). She offers a conceptual framework that may surprise some readers, as well as information about the important areas of assessment and intervention. Dufresne and Masny (pages 577–580) tackle the complex issue of multiple literacies, obviously very relevant in our multicultural and multilinguistic country. We are also fortunate to have a piece from the inspirational Sheree Fitch (pages 575–576) to remind us of the joy of reading and its crucial role in ‘thrival’.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».